GENETIK DASTURLASH ALGORITMI VA UNI KLASSIKSONLI USULLAR BILAN SOLISHTIRISH
Ключевые слова:
genetik dasturlash, evolyutsion algoritm, simvolik regressiya, sonli usullar, eng kichik kvadratlar usuli, Nyuton usuli, bisektsiya usuli, daraxt ko‘rinishi, fitness funksiya, krossover, mutatsiya, matematik modellashtirishАннотация
Ushbu maqolada genetik dasturlash (Genetic Programming, GP) algoritmi nazariy jihatdan o‘rganilgan hamda uning klassik sonli usullar bilan qiyosiy tahlili amalga oshirilgan. Tadqiqotning dolzarbligi shundaki, zamonaviy hisoblash fanlarida ma‘lumotlardan matematik qonuniyatlarni avtomatik ravishda topish masalasi tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Genetik dasturlash evolyutsion hisoblash paradigmasiga asoslanib, matematik ifodalar populyatsiyasini krossover, mutatsiya va saralash operatorlari yordamida rivojlantiradi va berilgan ma‘lumotlarga eng mos formulani topadi. Tadqiqotda GP algoritmi noldan Python dasturlash tilida amalga oshirilgan va eng kichik kvadratlar usuli (EKK), Nyuton-Rafson, bisektsiya hamda vatarlar usullari bilan solishtiruvchi veb-platforma yaratilgan. Sinov natijalari shuni ko‘rsatdiki, GP murakkab nolinear funksiyalarni aniqlashda klassik polinomial yaqinlashtirish usullaridan sezilarli darajada ustun turadi, ammo oddiy funksiyalar uchun EKK tezligi va soddaligi jihatidan afzal bo‘lib qoladi. Tadqiqot natijalari sonli usullar kursida GP algoritmini qo‘shimcha vosita sifatida o‘rganish maqsadga muvofiqligi haqida ilmiy asos yaratadi.
